datawhale/nlp_task1

准确率：在给定数据集下，分类器能正确分类的样本数占总样本数的比例。

acc = \frac{TP + TN}{N}

精确率：精确率是针对我们预测结果而言的，表示预测为正类的样本中，有多少是真正的正类样本。

P = \frac{TP}{TP+FP}

召回率：召回率是针对我们原来的样本而言的，它表示的是样本中的正例有多少被预测正确了。

R = \frac{TP}{TP+FN}

其中：

TP: 实际为正，预测也为正

FP:实际为负，预测为正

TN:实际为负，预测也为负

FN:实际为正，预测为负

N: 总样本数

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